Course Information:
- General description. 本课程是统计学专业本科的基础课,内容包括矩阵代数, 多元正态, 关于均值向量的推断, 多元线性回归模型, 协方差结构分析, 分类与聚类方法等.
- Prerequisites.概率论,数理统计,回归分析, R.
- Textbook.
- Applied multivariate statistical analysis (6th), Johnson, RA., Wichern, D.W. (实用多元统计分析, 第六版, 陆璇译, 清华大学出版社. 数据文件(.dat格式)
- An Introduction to Multivariate Statistical Analysis, T.W.Anderson, Wiely, 1984.
- 实用多元统计分析, 方开泰, 华东师范大学出版社.
- 应用多元统计分析, 高慧璇, 北京大学出版社
- Assignments & tests.每周交作业，考试形式为笔试+project.
- Course grade. 课程最终成绩由以下决定: 20/100作业和15/100上机作业,45/100期中考试, 20/100期末project
- Blackboard 系统
- 作业pdf模板; Rmd源文件
课件及讲义
第四讲: 多元正态(II)
第五讲: 多元正态均值向量的推断
第六讲: 两均值向量的比较
第七讲: 主成分分析
第八讲: 因子分析
第九讲: 判别与分类
第十讲: 聚类分析
第十一讲: 典型相关分析和多维标度法
第十二讲: 多元多重线性回归--估计
第十三讲: 多元多重线性回归--检验
第十四讲: 多元方差分析
-->
附录: 矩阵代数
- 第一讲: 简介及描述性统计
- 第二讲: 多元数据的可视化技术
- 讲义; R code
- 阅读材料：
- Johnson-Wichern 第一章1.4; 第三章
- 30 Years of Multidimensional Multivariate Visulization
- A Survey on Multivariate Data Visualization
- Lattice and Other Graphics in R
- A visual tour of interactive graphics with R
- To 20 data visulisation tools for web designers
- Top ten worst graphs
- 作业: 1.20,1.21,1.23,1.25,1.26
- 第三讲: 多元正态(I)
- 讲义; R code; 3dExample.rda
- 阅读材料：
- Johnson-Wichern 第四章;
- Multiple hypothesis testing
- Energy Statistics: Statistics based on distances
- Outlier detection
- R package "mvoutlier" 论文
- 作业: 4.21, 4.26, 4.39,4.40
- 讲义; R code
- 阅读材料：
- Johnson-Wichern 第五章;
- EM algorithm
- 作业: 5.4, 5.7,5.12,5.20
- 讲义; R code;BoxMTest.R steel.dat
- 阅读材料：
- Johnson-Wichern 第六章6.1-6.3;
- 作业: 6.11,6.12,6.19,6.20
- 讲义; R code
- 阅读材料：
- Johnson-Wichern 第八章
- PCA using R
- Biplot in PCA
- Johnson-Wichern 第12.8节
- Overview: Principal component analysis
- Face Recognition using PCA
- 作业: 8.3,8.5,8.10,8.26
- 讲义; R code
- 阅读材料：
- Johnson-Wichern 第九章
- Free book on Exploratory Factor Analysis
- 作业: 9.15， 9.19， 9.31
- 讲义; R code；集成学习, R code
- 阅读材料：
- Johnson-Wichern 第十一章
- Least Squares Linear Discriminant Analysis
- Statistical Classification
- SVM in R
- 作业: 11.1，11.4，11.10，,11.26,11.29；11.30(1vs1 SVM,绘制所有ROC曲线在一个图中）
- 讲义; R code
- 阅读材料：
- Johnson-Wichern 第十二章
- Cluster Validation
- Spectral cluster
- A tutorial on Spectral clustering
- 作业: 12.,6， 12.11
- 讲义; R code
- 阅读材料：
- Johnson-Wichern 第十章， 第十二章
- MDS
- Partial least squres regression
- 作业: 10.2，12.18
- 讲义; R code
- 阅读材料：
- Johnson-Wichern 第七章7.8-7.9;
- Visual Hypothesis Tests in Multivariate Linear Models:Heplot
- Model selection in linear regression
- Multivariate Linear Models in R
- 作业: 7.7
- 讲义; R code;morel.dat
- 阅读材料：
- Johnson-Wichern 第六章6.4-6.8;
- Types of Sums of Squares
- 作业: 6.6,6.8
- 讲义; R code
- 阅读材料：
- Johnson-Wichern 第二章; 方第一章
- 北师大矩阵代数讲稿
- Matrix Cook Book
- 作业: 手算 2.30,2.32, 2.9 利用R计算: 2.21
上机实验: 待定